최고의 IoT 데이터 분석 플랫폼

Gartner가 예측하는 200억 개 이상의 데이터에 의해 생성되는 데이터의 대부분은 내년까지 인터넷에 연결된 IoT 데이터 분석 플랫폼을 통해 유입될 것입니다. 연결된 장치에서 생성할 수 있는 통찰력에서 가치를 도출하기 위해 많은 기업이 특히 클라우드 기반 솔루션으로 눈을 돌립니다.

분석가들은 클라우드 컴퓨팅이 대규모 워크로드와 기가바이트의 IoT 데이터를 처리할 때 스토리지, 확장성 및 속도에 가장 적합하다고 말했습니다. 451 Research의 IoT 연구 부사장인 Christian Renaud는 수백 개의 사용 가능한 IoT 플랫폼을 고려할 때 조직이 해당 업계에서 경험이 있는 공급업체 또는 서비스 제공업체와 거래하는 것이 가장 좋다고 말했습니다.

“고객은 결과를 구매합니다. 그들은 가치를 빠르게 실현하기를 원한다”고 말했다. “당신의 시장과 업종을 이해하는 사람이 필요합니다.

"그리고 필요한 분석과 원하는 통찰력을 식별해야 합니다."

Forrester 연구에 따르면 90%의 기업이 올해 말까지 데이터 기반 통찰력이 주요 차별화 요소가 될 것으로 예상한다면 클라우드 규모의 도움이 필요합니다.

Forrester에 따르면 원격 위치에 대한 연결 제공과 관련된 실질적인 고려 사항과 공용 클라우드 제공업체의 보안, 기능 및 신뢰성에 대한 일반적인 의심이 대부분 사라졌습니다. 그리고 IoT 분야에서 자체 데이터 센터 네트워크 구축에 투자하는 기업이 줄어들면서 퍼블릭 클라우드가 적합합니다.

초기에 IoT 프로젝트에 참여하는 기업은 단순히 모니터링 기능만 필요했다면 지금은 분석, 머신 러닝 및 AI에 대한 수요가 있습니다.

Forrester 연구에 따르면 "공급업체는 예측 유지 관리, 머신 러닝 기반 워크로드 최적화 및 일정 관리 등을 지원하기 위해 플랫폼 오퍼링에 분석, 통찰력 및 조치를 깊이 넣어야 합니다."라고 합니다.

산업 분석가는 구매하기 전에 IoT 데이터 분석 플랫폼을 샘플링하여 사용 사례를 얼마나 잘 처리하는지, 다양한 IoT 및 비즈니스 앱에 얼마나 쉽게 구성할 수 있는지, 액세스를 제어하는 ​​방법을 확인하는 것이 좋습니다.

분석 기능은 최소한 다음을 처리해야 합니다.

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주어진 시간에 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 설명적 분석

원하지 않고 비용이 많이 드는 다운타임을 방지하기 위한 예측 분석

ROI, 새로운 비즈니스 모델 및 결과와 효율성을 극대화하는 방법에 대한 질문에 답하는 데 도움이 되는 처방적 분석

451 Research에 따르면 일반적으로 모든 IoT 플랫폼의 중요한 측면은 생성된 데이터의 양을 관리하고 사용자에게 실행 가능한 결과를 통합할 수 있는 기능을 제공하는 기능입니다.

451의 IoT 플랫폼 선택 가이드에 따르면 "여기에는 IoT 네트워크의 장치에서 생성된 데이터로 작업하는 것뿐만 아니라 다른 소스의 데이터 스트림을 통합하여 컨텍스트와 의미를 생성하여 더 풍부한 결과를 얻을 수 있는 기능도 포함됩니다." “너무 자주 IoT 데이터는 고립된 것으로 간주됩니다. 본질적인 가치가 있지만 나머지 기업의 데이터와 혼합될 때 조직에 훨씬 더 강력합니다."

IoT 데이터 분석 플랫폼은 정형, 비정형 및 시계열 데이터를 자동으로 수집해야 합니다. 처리하다; 실시간으로 현명한 결정을 내립니다. 그런 다음 결정을 자동화한다고 업계 분석가들은 말했습니다. 일부 플랫폼은 고객이 고유한 비즈니스별 분석을 생성하고 기성 솔루션을 지원할 수 있도록 사전 구축된 도구를 혼합하여 제공합니다.

가격은 공급업체에 따라 다르며 많은 업체가 고정 가격에서 측정 또는 종량제 결과 기반 모델로 이동하고 있습니다. Gartner는 시스템 통합에서 서비스로서의 통찰력으로 이동하는 새로운 제공 모델을 보고 있다고 말했습니다. 또한 Gartner 연구에서는 2022년까지 데이터 및 분석 서비스의 절반 이상이 사람이 아닌 기계에 의해 수행될 것으로 추정합니다.

독자가 IoT 데이터 분석 플랫폼 중에서 선택할 수 있도록 이 분야의 최고 제품 목록을 작성했습니다. 우리 목록은 일반적인 IoT 데이터 분석 공급업체보다는 클라우드 기반 IoT 데이터 분석과 관련된 공급업체 제품에 중점을 둡니다. 목록을 작성하기 위해 공급업체는 전용 IoT 도구와 전체 IoT 응용 프로그램의 상당 부분을 차지하는 산업용 IoT 분석 응용 프로그램에 대한 최소한의 지원을 제공했습니다. 전반적으로 강력한 분석 기능을 갖고 있지만 산업 시장에 덜 초점을 맞춘 기업은 목록에 포함되지 않았습니다. 또한 IoT 분야를 전문으로 하는 분석가의 높은 순위도 고려했습니다.

아래 나열된 상위 IoT 데이터 분석 도구는 다음과 같은 주요 특성을 모두는 아니더라도 대부분 보유하고 있습니다.

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IoT 기기 및 SCADA 시스템에서 생성된 방대한 데이터 볼륨 세트를 처리하는 기능.

볼륨뿐만 아니라 다양한 데이터를 더 빠른 속도로 처리하는 능력.

에지 및 온프레미스 처리 기능.

특히 에지 지원인 경우 데이터 흐름을 확인하는 보안 프로토콜입니다.

API를 통한 AI 및 기계 학습 기능.

기기 관리.

다음은 알파벳순으로 표시되는(등록 필요) 상위 11개(10개를 하려고 했지만 동점) 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼의 목록입니다.